جب لوگ پوچھتے ہیں "کیا ChatGPT ویڈیوز دیکھ سکتا ہے؟" ان کا مطلب مختلف ہے: کیا وہ چیٹ اسسٹنٹ چاہتے ہیں؟ اسٹریم کریں اور بصری طور پر شرکت کریں۔ کسی کلپ کو جیسے انسان کرے گا، یا کرنے کے لیے تجزیے اور مختصر مواد (بصری مناظر، بولے گئے الفاظ، ٹائم اسٹیمپ، اعمال)؟ مختصر جواب ہے: ہاں - لیکن اہم انتباہات کے ساتھ. جدید چیٹ جی پی ٹی ویریئنٹس اور ساتھی خدمات نے ملٹی موڈل صلاحیتیں حاصل کی ہیں جو انہیں اجازت دیتی ہیں۔ ویڈیوز سے فریموں اور آڈیو کی تشریح کریں، مخصوص ایپس میں لائیو اسکرین/ویڈیو ان پٹ کو قبول کریں، اور خلاصے یا تشریحات بنائیں — لیکن وہ اکثر ویڈیو کو اسٹیل امیجز + آڈیو کی ترتیب کے طور پر استعمال کرتے ہیں (یا ویڈیو فعال APIs کے ساتھ ضم کر کے)، فائل کو "چلانے" سے نہیں جیسا کہ آپ یا میں کروں گا۔
کیا ChatGPT لفظی طور پر ویڈیو فائل کو اسی طرح دیکھ سکتا ہے جس طرح کوئی شخص دیکھتا ہے؟
تکنیکی طور پر ویڈیو "دیکھنے" کا کیا مطلب ہے۔
انسانوں کے لیے، دیکھنا مسلسل ہے: آنکھیں حرکت میں آتی ہیں، کان آواز اٹھاتے ہیں، دماغ وقتی اشاروں کو مربوط کرتا ہے۔ موجودہ LLM پر مبنی سسٹمز جیسے ChatGPT کے لیے، "دیکھنا" کو عام طور پر لاگو کیا جاتا ہے۔ ویڈیو سے اخذ کردہ ساختی آدانوں پر کارروائی کرنا — مثال کے طور پر: نکالے گئے فریموں (تصاویر) کا ایک سلسلہ، ایک آڈیو ٹرانسکرپشن ٹریک، اور اختیاری طور پر میٹا ڈیٹا جیسے ٹائم سٹیمپ یا آبجیکٹ کا پتہ لگانے کے آؤٹ پٹس۔ اس کے بعد ماڈل سوالوں کے جواب دینے، خلاصے تیار کرنے، یا ٹائم سٹیمپ تیار کرنے کے لیے اس ترتیب پر استدلال کر سکتے ہیں۔ مختصر میں: ChatGPT ایسا نہیں کرتا فریموں کو حقیقی وقت میں اسٹریم کریں جیسا کہ ایک بصری پرانتستا کرتا ہے۔; یہ ان فریموں کی نمائندگی کرتا ہے (تصاویر + متن) اور ان کے بارے میں وجوہات۔
ChatGPT پروڈکٹس میں کون سی خصوصیات پہلے سے موجود ہیں۔
OpenAI نے کئی ملٹی موڈل ایجادات بھیجی ہیں: GPT-4/GPT-4o فیملی نے بصارت اور آڈیو سمجھ میں بہتری لائی ہے، اور ChatGPT موبائل ایپ نے اسکرین اور ویڈیو شیئرنگ کنٹرول حاصل کیے ہیں (خاص طور پر آواز/چیٹ کے طریقوں میں) جو اسسٹنٹ کو سیشن کے دوران لائیو کیمرہ یا اسکرین مواد کو "دیکھنے" دیتا ہے۔ عملی اثر: آپ ChatGPT کو دکھا سکتے ہیں کہ آپ کے فون کی سکرین پر کیا ہے یا تعاون یافتہ موبائل تجربے میں متعلقہ مدد کے لیے لائیو ویڈیو شیئر کر سکتے ہیں۔ بہتر ویڈیو تجزیہ (فائل کی سطح کا خلاصہ، ٹائم اسٹیمپ) کے لیے، موجودہ عوامی ورک فلو عام طور پر فریموں/ٹرانسکرپٹس کو نکالنے اور ان کو ملٹی موڈل ماڈل میں فیڈ کرنے یا وژن + اسپیچ پروسیسنگ کو ایک ساتھ سلائی کرنے والی API کی ترکیبیں استعمال کرنے پر انحصار کرتے ہیں۔
ChatGPT ہڈ کے نیچے ویڈیو کا تجزیہ کیسے کرتا ہے؟
فریم پر مبنی پائپ لائنز بمقابلہ مقامی ویڈیو ماڈل
آج کل ویڈیو کو سمجھنے کے دو عام نقطہ نظر:
- فریم پر مبنی پائپ لائنز (سب سے عام) — ویڈیو کو نمائندہ فریموں (کی فریمز یا نمونے والے فریموں) میں توڑ دیں، آڈیو ٹریک (اسپیچ ٹو ٹیکسٹ) کو نقل کریں، اور فریمز + ٹرانسکرپٹ کو ملٹی موڈل ماڈل میں بھیجیں۔ ماڈل تمام تصاویر اور متن کے خلاصے، کیپشنز یا جوابات تیار کرنے کی وجہ بناتا ہے۔ یہ طریقہ لچکدار ہے اور بہت سے LLMs اور وژن ماڈلز کے ساتھ کام کرتا ہے۔ یہ بہت سے شائع شدہ سبق اور API مثالوں کی بنیاد ہے۔
- مقامی ویڈیو سے آگاہ ماڈل (ابھرتے ہوئے اور خصوصی) — کچھ نظام (اور تحقیقی ماڈل) spatio-temporal خصوصیات پر براہ راست کام کرتے ہیں اور واضح فریم بہ فریم ان پٹ کے بغیر عارضی استدلال اور حرکت کا تجزیہ کر سکتے ہیں۔ کلاؤڈ فراہم کرنے والے اور اگلی نسل کے ملٹی موڈل ماڈلز تیزی سے ایسے APIs کو شامل کر رہے ہیں جو ویڈیو کو مقامی طور پر قبول کرتے ہیں اور ساختی آؤٹ پٹ واپس کرتے ہیں۔ گوگل کا جیمنی، مثال کے طور پر، اپنے API سوٹ میں واضح ویڈیو کو سمجھنے کے اختتامی نکات پیش کرتا ہے۔
عام پروسیسنگ کے اقدامات
ایک پروڈکشن پائپ لائن جو ChatGPT کو ویڈیو "دیکھنے" دیتی ہے عام طور پر اس طرح نظر آتی ہے:
پوسٹ پروسیس: مجموعی جوابات، ٹائم اسٹیمپ منسلک کریں، خلاصے تیار کریں، یا ساختی آؤٹ پٹ تیار کریں (مثلاً، کارروائی کی فہرستیں، سلائیڈ ٹائم اسٹیمپ)۔
پینا: ویڈیو اپ لوڈ کریں یا لنک فراہم کریں۔
پری پروسیس: آڈیو نکالیں اور ایک ٹرانسکرپٹ (Whisper-style یا دیگر ASR)، نمونے کے فریم (مثال کے طور پر، 1 فریم فی سیکنڈ یا کی فریم کا پتہ لگانا) بنائیں، اور اختیاری طور پر فریموں پر آبجیکٹ/شخص کی شناخت چلائیں۔
سیاق و سباق اسمبلی: ٹرانسکرپٹس کو فریم ٹائم اسٹیمپ کے ساتھ جوڑیں، ماڈل کی سیاق و سباق کی کھڑکی کے لیے سائز کے ٹکڑے بنائیں۔
ماڈل ان پٹ: فریمز (تصاویر کے طور پر) اور نقل شدہ متن کو ملٹی موڈل GPT اینڈ پوائنٹ پر بھیجیں یا انہیں ChatGPT گفتگو (موبائل اسکرین شیئرنگ یا API کے ذریعے) کے اندر پیش کریں۔
کیا کوئی "آبائی" چیٹ جی پی ٹی خصوصیت ہے جو ویڈیوز دیکھتی ہے (فائل اپ لوڈ / یوٹیوب لنک)؟
کیا بلٹ ان ChatGPT "ویڈیو انسائٹس" یا پلگ ان موجود ہیں؟
ہاں اور نہیں۔ اوپن اے آئی اور تھرڈ پارٹی ڈویلپرز نے "ویڈیو انسائٹس" اسٹائل ٹولز اور کمیونٹی جی پی ٹی متعارف کرائے ہیں جو صارفین کو یوٹیوب کے لنکس پیسٹ کرنے یا ویڈیو فائلوں کو اپ لوڈ کرنے دیتے ہیں۔ ہڈ کے نیچے یہ ٹولز اوپر بیان کردہ پائپ لائن کو انجام دیتے ہیں (ASR + فریم سیمپلنگ + ملٹی موڈل ریجننگ)۔ چیٹ جی پی ٹی کا بنیادی چیٹ انٹرفیس خود تاریخی طور پر خام .mp4 پلے بیک کو ایک ان پٹ کے طور پر قبول نہیں کرتا تھا جسے صارف اسسٹنٹ کے لیے "کھیل" سکتا ہے۔ اس کے بجائے یہ قبول کرتا ہے فائلوں اور تھرڈ پارٹی یا بلٹ ان ٹولنگ کو ضم کرتا ہے جو پری پروسیسنگ انجام دیتا ہے۔
فائل اپ لوڈ یا لنک پر مبنی ورک فلو کی حدود
- لمبائی اور لاگت - لمبی ویڈیوز لمبی ٹرانسکرپٹس اور بہت سے فریم تیار کرتی ہیں۔ ٹوکن کی حدیں اور کمپیوٹ لاگت فورس کا خلاصہ، نمونے لینے، یا چنکنگ کی حکمت عملی۔
- وقتی نزاکت - نمونے لینے والے فریم حرکت کی حرکیات (نظری بہاؤ، لطیف اشاروں) کو کھو دیتے ہیں، اس لیے خالصتاً فریم پر مبنی نقطہ نظر وقت پر منحصر اشارے سے محروم ہو سکتے ہیں۔
- معیار پری پروسیسنگ پر منحصر ہے۔ - نقل کی درستگی (ASR) اور فریموں کا انتخاب ماڈل کے آؤٹ پٹس کو سختی سے متاثر کرتا ہے۔ اگر ASR کلیدی شرائط کو غلط سمجھتا ہے، تو LLM کا خلاصہ غلط ہوگا۔ کمیونٹی رہنمائی بار بار محتاط کلپ کے انتخاب پر زور دیتی ہے۔
عملی ترکیبیں: تین ورک فلوز جو آپ ابھی استعمال کر سکتے ہیں۔
ترکیب 1 - یوٹیوب لیکچر کا فوری خلاصہ (غیر ڈویلپرز کے لیے)
- YouTube ٹرانسکرپٹ حاصل کریں (یو ٹیوب کے آٹو کیپشنز یا فریق ثالث کی نقل)۔
- ٹرانسکرپٹ کو ChatGPT میں چسپاں کریں اور ٹائم اسٹیمپڈ سمری یا باب کی خرابی کے لیے پوچھیں۔
- اختیاری طور پر بصری سیاق و سباق (سلائیڈز یا ڈایاگرام) کے لیے چند اسکرین شاٹس (کی فریم) فراہم کریں۔
اس سے مطالعہ کے نوٹس کے لیے موزوں، تیز، درست خلاصے حاصل ہوتے ہیں۔ ()
نسخہ 2 - میڈیا لائبریری کے لیے ویڈیو انڈیکسنگ (ڈیولپر اپروچ)
- بیچ ایکسٹریکٹ فریم (ہر N سیکنڈ یا کی فریم کا پتہ لگانا)۔
- فریموں پر OCR اور آبجیکٹ کا پتہ لگانا چلائیں؛ آڈیو کے لیے اسپیچ ٹو ٹیکسٹ چلائیں۔
- سٹرکچرڈ میٹا ڈیٹا بنائیں (اسپیکر کے نام، دریافت شدہ اشیاء، ٹائم اسٹیمپ کے لحاظ سے عنوانات)۔
- حتمی اشاریہ سازی اور قدرتی زبان کی ٹیگنگ کے لیے میٹا ڈیٹا + منتخب فریم + ٹرانسکرپٹ کو وژن کے قابل GPT میں فیڈ کریں۔
نسخہ 3 - قابل رسائی (آڈیو وضاحتیں اور متبادل متن تیار کریں)
- باب شروع ہونے پر فریم نکالیں۔
- ہر فریم کے لیے جامع بصری وضاحتیں بنانے کے لیے GPT وژن کا استعمال کریں۔
- بصارت سے محروم صارفین کے لیے قابل رسائی مواد تخلیق کرنے کے لیے آڈیو ٹرانسکرپٹ کے ساتھ تفصیل کا جوڑا بنائیں۔
ٹولز اور APIs جو مدد کرتے ہیں۔
FFmpeg اور کی فریم ڈٹیکٹر - خودکار فریم نکالنے اور منظر میں تبدیلی کا پتہ لگانے کے لیے۔
اوپن اے آئی ملٹی موڈل اینڈ پوائنٹس / کک بک کی ترکیبیں۔ - فریم ان پٹ استعمال کرنے اور بیانیہ کیپشنز یا وائس اوور بنانے کی مثالیں فراہم کریں۔
کلاؤڈ فراہم کنندہ ویڈیو APIs (گوگل جیمنی بذریعہ ورٹیکس اے آئی) - ویڈیو ان پٹس کو مقامی طور پر قبول کریں اور ساختی آؤٹ پٹ تیار کریں۔ اگر آپ منظم حل چاہتے ہیں تو مفید ہے۔
نقل کی خدمات — وِسپر، کلاؤڈ ASR (گوگل اسپیچ ٹو ٹیکسٹ، Azure، AWS ٹرانسکرائب) درست، ٹائم اسٹیمپڈ ٹرانسکرپٹس کے لیے۔
نتیجہ - ایک حقیقت پسندانہ فیصلہ
کیا ChatGPT ویڈیوز دیکھ سکتا ہے؟ ابھی تک کسی شخص کی طرح نہیں — لیکن حقیقی دنیا کے کاموں کی ایک وسیع رینج کے لیے مؤثر طریقے سے کافی ہے۔ آج کا عملی طریقہ ہائبرڈ ہے: اسپیچ کو کیپچر کرنے کے لیے ٹرانسکرپٹس کا استعمال کریں، تصویر کشی کے لیے نمونے کے فریموں کا استعمال کریں، اور ڈسٹلڈ ڈیٹا کو ملٹی موڈل GPT کے حوالے کرنے سے پہلے ان کو خصوصی ڈیٹیکشن ٹولز کے ساتھ جوڑیں۔ یہ نقطہ نظر خلاصہ، اشاریہ سازی، رسائی، اور مواد کی پیداوار کے بہت سے کاموں کے لیے پہلے سے ہی طاقتور ہے۔ دریں اثنا، تحقیق اور پروڈکٹ میں بہتری (بشمول OpenAI کی GPT-4o فیملی اور مسابقتی ویڈیو ماڈلز) مزید امیر، زیادہ مسلسل ویڈیو سمجھ بوجھ کی جانب فرق کو مستقل طور پر بند کر رہے ہیں — لیکن ابھی کے لیے بہترین نتائج جان بوجھ کر پائپ لائنوں سے آتے ہیں، ایک "واچ" بٹن سے نہیں۔
شروع
CometAPI ایک متحد API پلیٹ فارم ہے جو سرکردہ فراہم کنندگان سے 500 سے زیادہ AI ماڈلز کو اکٹھا کرتا ہے — جیسے OpenAI کی GPT سیریز، Google کی Gemini، Anthropic's Claude، Midjourney، Suno، اور مزید — ایک واحد، ڈویلپر کے موافق انٹرفیس میں۔ مسلسل تصدیق، درخواست کی فارمیٹنگ، اور رسپانس ہینڈلنگ کی پیشکش کرکے، CometAPI ڈرامائی طور پر آپ کی ایپلی کیشنز میں AI صلاحیتوں کے انضمام کو آسان بناتا ہے۔ چاہے آپ چیٹ بوٹس، امیج جنریٹرز، میوزک کمپوزر، یا ڈیٹا سے چلنے والی اینالیٹکس پائپ لائنز بنا رہے ہوں، CometAPI آپ کو تیزی سے اعادہ کرنے، لاگت کو کنٹرول کرنے، اور وینڈر-ایگنوسٹک رہنے دیتا ہے—یہ سب کچھ AI ماحولیاتی نظام میں تازہ ترین کامیابیوں کو حاصل کرنے کے دوران۔
ڈویلپرز رسائی حاصل کر سکتے ہیں۔ GPT-5, GPT-4.1, O3-گہری تحقیق, o3-پرو CometAPI کے ذریعے، تازہ ترین ماڈل ورژن ہمیشہ آفیشل ویب سائٹ کے ساتھ اپ ڈیٹ ہوتا ہے۔ شروع کرنے کے لیے، میں ماڈل کی صلاحیتوں کو دریافت کریں۔ کھیل کے میدان اور مشورہ کریں API گائیڈ تفصیلی ہدایات کے لیے۔ رسائی کرنے سے پہلے، براہ کرم یقینی بنائیں کہ آپ نے CometAPI میں لاگ ان کیا ہے اور API کلید حاصل کر لی ہے۔ CometAPI آپ کو انضمام میں مدد کے لیے سرکاری قیمت سے کہیں کم قیمت پیش کریں۔